Assist-as-needed control for a smart orthotic system aiming a personalized gait rehabilitation

O acidente vascular cerebral (AVC) corresponde à terceira principal causa de incapacidade motora em adultos. Através de terapias de reabilitação envolvendo um treino repetitivo e personalizado ao doente, a reabilitação da marcha é essencial para a recuperação da mobilidade. Para tal, as ortóteses ativas (OAs) e exosqueletos têm sido apontados como um meio para potenciar os efeitos das terapias de reabilitação. Contudo, é crucial adaptar a reabilitação da marcha às necessidades e intenções de locomoção de cada doente, através do desenvolvimento de (i) novos sensores e algoritmos inteligentes que permitam uma avaliação objetiva da marcha; e (ii) estratégias de controlo para OAs que promovam uma terapia adaptada às necessidades de cada doente, isto é, assist-as-needed (AAN). Esta tese tem como objetivo expandir o SmartOs, um sistema ortótico ativo, modular e vestível, para oferecer um treino de marcha adaptado às necessidades de doentes com AVC e avaliar a locomoção através de dados cinemáticos e musculares. A tese é estruturada em cinco passos de investigação. Primeiro, foi expandida a estrutura modular do SmartOs para integrar novos sistemas sensoriais, ferramentas de análise da marcha e estratégias de controlo. Segundo, foi criado um sistema sensorial baseado em têxteis condutores, capaz de monitorizar, simultaneamente, a atividade muscular de vários grupos musculares. O benchmarking com sistemas comerciais demonstrou o potencial deste sistema para a avaliação objetiva da contração muscular. Terceiro, foi desenvolvida uma ferramenta de deep learning para a descodificação de modos de locomoção, destacando-se pela sua classificação precisa e antecipativa. Quarto, foram desenvolvidas três estratégias de controlo AAN. A estratégia baseada em modos de locomoção oferece assistência de acordo com as intenções de locomoção do utilizador; a estratégia baseada em eletromiografia contribui para o fortalecimento muscular e promove a participação ativa do utilizador na terapia; e a estratégia baseada em energia visa adaptar o controlo do dispositivo para reduzir o custo metabólico do utilizador. Por fim, foram conduzidos dois casos de estudo para determinar os efeitos do sistema SmartOs como ferramenta de reabilitação em pacientes que sofreram um AVC. Em suma, os resultados indicam que o sistema SmartOs está apto para aplicação em ambiente clínico, tanto como uma solução personalizada de assistência, como uma ferramenta de avaliação da marcha em pacientes que sofreram um AVC.

Name thesis:degree_name

Programa doutoral em Engenharia Biomédica

Grantor

Universidade do Minho

Year dc:date.issued

2025

Author dc:creator

• Moreira, Luís Carlos Rodrigues

Advisors dc:contributor.advisor

• Santos, Cristina
• Cerqueira, João José
• Figueiredo, Joana

• Assistência e reabilitação da marcha
• Descodificação de modos de locomoção
• Estratégias de controlo
• Exosqueletos
• Inteligência artificial
• Sensores vestíveis
• Gait assistance and rehabilitation
• Locomotion mode decoding
• Control strategies
• Exoskeletons
• Artificial intelligence
• Wearable sensors

Statement dc:rights

• openAccess

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Language dc:language.iso

eng

Handle dc:identifier.uri

https://hdl.handle.net/1822/95619

OAI record oai:identifier

http://repositorium.sdum.uminho.pt/oai/request?verb=GetRecord&metadataPrefix=dim&identifier=oai%3Arepositorium.uminho.pt%3A1822%2F95619